如何将CSV转换为Excel文件并保留数值的int整数类型

核心原因是pandas读取CSV时，若数值存在前后空格、隐形符号、被引号包裹等情况，会被自动推断为字符串类型，导出到Excel后默认显示为文本格式，无法直接计算。
以下是可直接使用的调整方案：

• 方案1：读取阶段自动转换数值类型
  读取CSV后调用convert_dtypes()方法，自动推断并转换为对应数值类型，适配大多数常规场景：

  r_csv = pd.read_csv(nowDate.strftime("%Y-%m-%d_%H_%M_%S") + ".csv").convert_dtypes()
  # 若确认所有列均为整数，可直接指定全局类型
  # r_csv = pd.read_csv(nowDate.strftime("%Y-%m-%d_%H_%M_%S") + ".csv", dtype="int64")
  

• 方案2：脏数据场景下的强制转换
  如果CSV中的数值附带空白、引号等冗余字符，先清理内容再转数值类型：

  r_csv = pd.read_csv(nowDate.strftime("%Y-%m-%d_%H_%M_%S") + ".csv")
  # 逐列清理空白字符后转数值，无法转换的内容会置为空值方便排查
  for col in r_csv.columns:
      r_csv[col] = pd.to_numeric(r_csv[col].astype(str).str.strip(), errors="coerce")
  

• 方案3：写入阶段规避引擎兼容问题
  旧版本pandas默认写入引擎可能存在格式兼容问题，可指定openpyxl引擎写入：

  save_xlsx = pd.ExcelWriter(nowDate.strftime("%Y-%m-%d_%H_%M_%S") + '.xlsx', engine="openpyxl")
  r_csv.to_excel(save_xlsx, index=False)
  # 高版本pandas推荐使用close()代替save()方法
  save_xlsx.close()
  

如果转换后出现空值，可排查对应位置的CSV原始内容是否包含非数字字符。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者김정엽